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    Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado

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    jmcarrascoo.pdf (1.257Mb)
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    Date
    2024-06-30
    Author
    Carrasco Ortiz, Jorge Mario
    Advisor
    Gaitan Ospina, Rafael

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado AU - Carrasco Ortiz, Jorge Mario Y1 - 2024-06-30 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881 AB - El proyecto se centra en desarrollar un modelo de aprendizaje computacional para automatizar la gestión documental de correos electrónicos en la Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). Se basa en un enfoque experimental dividido en las fases de preprocesamiento del texto, representación de texto y evaluación de métodos de clasificación. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, como BoW, Word Embedding y Large Language Models, para transformar y comprender el contenido de los correos. El diseño se fundamenta en modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación supervisada. Esta metodología permitirá construir un modelo que optimice la categorización automática de correos, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión documental de la Agencia. ER - @misc{10596_62881, author = {Carrasco Ortiz Jorge Mario}, title = {Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado}, year = {2024-06-30}, abstract = {El proyecto se centra en desarrollar un modelo de aprendizaje computacional para automatizar la gestión documental de correos electrónicos en la Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). Se basa en un enfoque experimental dividido en las fases de preprocesamiento del texto, representación de texto y evaluación de métodos de clasificación. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, como BoW, Word Embedding y Large Language Models, para transformar y comprender el contenido de los correos. El diseño se fundamenta en modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación supervisada. Esta metodología permitirá construir un modelo que optimice la categorización automática de correos, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión documental de la Agencia.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881} }RT Generic T1 Modelo predictivo para la gestión documental de los correos electrónicos de radicación para la Agencia Nacional de Defensa jurídica del Estado A1 Carrasco Ortiz, Jorge Mario YR 2024-06-30 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881 AB El proyecto se centra en desarrollar un modelo de aprendizaje computacional para automatizar la gestión documental de correos electrónicos en la Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). Se basa en un enfoque experimental dividido en las fases de preprocesamiento del texto, representación de texto y evaluación de métodos de clasificación. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, como BoW, Word Embedding y Large Language Models, para transformar y comprender el contenido de los correos. El diseño se fundamenta en modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación supervisada. Esta metodología permitirá construir un modelo que optimice la categorización automática de correos, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión documental de la Agencia. OL Spanish (121)
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    Description of the content
    El proyecto se centra en desarrollar un modelo de aprendizaje computacional para automatizar la gestión documental de correos electrónicos en la Agencia Nacional de Defensa Jurídica del Estado (ANDJE). Se basa en un enfoque experimental dividido en las fases de preprocesamiento del texto, representación de texto y evaluación de métodos de clasificación. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, como BoW, Word Embedding y Large Language Models, para transformar y comprender el contenido de los correos. El diseño se fundamenta en modelos de aprendizaje automático y algoritmos de clasificación supervisada. Esta metodología permitirá construir un modelo que optimice la categorización automática de correos, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión documental de la Agencia.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Analítica de datos
    Machine Learning
    Procesamiento de Lenguaje Natural
    Ciencia de datos
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62881
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [249]
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